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MiniMax M2.5OPEN
MiniMax-M2.5 es un modelo de lenguaje grande SOTA diseñado para la productividad en el mundo real.
Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.
- $0.47 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 38% de los 204 modelos open-weight rastreados aquí
- 3 de 8 modelos MiniMax rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para MiniMax M2.5, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.
For the same budget, MiniMax M2.5 delivers 6 times more capability. Open weights also mean you can self-host it and pay nothing per token.
Los modelos en este nivel cuestan $1.56 por 1M de tokens (mediana de 30) — este cuesta $0.47.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash y 14 más
Acerca de este modelo
MiniMax M2.5 es un modelo de IA open-weight de MiniMax. Puede descargarlo y alojarlo usted mismo (self-host) de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojada, rastreados a diario, para cuando prefiera la comodidad sobre el self-hosting.
Preguntas frecuentes
¿Qué es MiniMax M2.5?
MiniMax M2.5 es un modelo de lenguaje de IA de MiniMax. Es open-weight: puede descargarlo y ejecutarlo en su propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 22.8 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es MiniMax M2.5 gratuito?
Los pesos son gratuitos y abiertos: puede self-hostear MiniMax M2.5 y no pagar nada por token. Si prefiere una API alojada, los precios de lista son $0.27 por millón de tokens de entrada y $1.08 por millón de tokens de salida.
¿En qué es bueno MiniMax M2.5?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 84.8%, Humanity's Last Exam 20.5%, Long Context Reasoning 73.3%, IFBench 71.6%, τ²-Bench 95.3%, Terminal-Bench Hard 34.8%.
¿Puedo autoalojar MiniMax M2.5?
Sí. MiniMax M2.5 tiene open weights, por lo que puede descargarlo y ejecutarlo en su propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.